Data Scientist - Stage 🌍 Qui sommes-nous ?
Chez Vizzia, on révolutionne la manière dont les villes luttent contre les incivilités grâce à la technologie. Née de la collaboration entre le CNRS et Polytechnique, notre startup allie computer vision, capteurs 4G/5G nomades et cloud souverain pour rendre les territoires plus propres et plus sûrs.
Concrètement ? On permet aux collectivités d’identifier les dépôts sauvages en quelques minutes, et aux forces de l’ordre de résoudre des enquêtes plus rapidement grâce à des dispositifs de vidéoprotection nouvelle génération. Notre mission : mettre la technologie au service du bien commun, sans jamais compromettre la vie privée des citoyens.
🚀 En pleine phase de scale, Vizzia c’est déjà :
- Plus de 150 villes équipées en France, de 65 à 300 000 habitants
- 80 % de réduction des dépôts sauvages là où nous sommes déployés
- Une levée de fonds de 16 M€ en 2025 pour accélérer notre croissance
- Une équipe engagée de 60+ personnes, prête à doubler dans l’année
Rejoindre Vizzia, c’est contribuer à une mission à impact, au croisement de la tech, de l’environnement et de la sécurité urbaine. Et c’est surtout rejoindre une équipe exigeante, bienveillante, et convaincue qu’on peut faire mieux que l’à-peu-près.
Vizzia développe des solutions d’intelligence artificielle pour détecter automatiquement les dépôts sauvages à partir d’images issues de caméras fixes ou mobiles.
Ce stage s’inscrit dans le cadre de nos travaux en computer vision pour la surveillance environnementale.
L’objectif est de concevoir et d’entraîner un classifieur d’images capable d’identifier la présence de déchets sur une zone donnée, en combinant des informations visuelles (contenu de l’image) et spatiales (zone d’intérêt).
Création et préparation du dataset
Définir les règles de labellisation et les catégories pertinentes
Annoter les données
Mettre en place un contrôle qualité et un équilibrage du dataset
Phase 1 – Classification binaire
Développer un modèle capable de prédire la présence ou non d’un dépôt de déchets
Tester différentes architectures (CNN, Vision Transformer, multimodale image + masque)
Évaluer les performances avec des métriques standards (accuracy, precision, recall, F1-score)
Phase 2 – Classification multi-classes
Étendre le modèle pour distinguer plusieurs types de dépôts ou de faux positifs
Expérimenter différentes stratégies de prétraitement et d’augmentation de données
Documentation et intégration
Consolider les résultats et proposer des recommandations pour l’intégration dans le pipeline IA de Vizzia
Documenter le dataset, les modèles et les expérimentations menées
Étudiant(e) en école d’ingénieur ou Master 2 en IA / Data Science / Computer Vision
Solides bases en Machine Learning et Deep Learning
Compétences en Python et frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow
Expérience pratique avec des modèles de classification d’images
Autonomie, rigueur scientifique et goût pour l’expérimentation
Langage : Python
Frameworks : PyTorch / TensorFlow
Gestion des données : pandas, NumPy
Suivi des expériences : MLflow
Dataset propre et annoté pour l’apprentissage supervisé
Modèles binaires et multi-classes entraînés et évalués
Rapport synthétique sur les performances et les recommandations d’intégration
🏡 Hybride à Paris : 3j au bureau, 2 jours de TT par semaine
🏝 Contrat cadre et RTT (entre 8 et 12 par an en fonction des jours fériés de l’année en cours)
💻 Un Mac ou PC selon tes préférences
🍜 Prise en charge à 60% des tickets restaurants de 9€ par jour ouvré et travaillé
👩🏫 Prise en charge de 50€ par mois de budget formation
🏥 Mutuelle complète (Alan)
💼 Des locaux situés en plein Paris (3e arrondissement)
☀️ Offsite annuel avec toute l’équipe et nombreux évents d’entreprise
Si l’issue est positive, tu auras 5 jours pour donner ta réponse. On sera ravi de t’accueillir parmi nous !
Prêt à nous rejoindre ?